PREDIKSI MASA STUDI MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION (STUDI KASUS : TEKNIK INFORMATIKA UIN SULTAN SYARIF KASIM RIAU) - Firman Tawakal (Lentera Dumai, 2018)
Elemen penilaian kualitas suatu perguruan tinggi adalah mahasiswa dan lulusan. Evaluasi bagi mahasiswa dan lulusan dinilai dari rata-rata masa studi dan IPK. Hal ini menjadi tugas penting bagi pihak perguruan tinggi untuk memantau mahasiswanya agar bisa meningkatkan jumlah mahasiswa yang lulus tepat waktu, sehingga berpengaruh terhadap peningkatan kualitas perguruan tinggi. Penelitian ini menggunakan data alumni jurusan Teknik Informatika UIN Sultan Syarif Kasim Riau tahun ajaran 2009 dan 2010 sebanyak 138 data, terdiri dari 111 data latih dan 27 data uji. Penelitian yang dilakukan yaitu prediksi masa studi mahasiswa menggunakan metode Backpropagation dengan parameter input yang digunakan adalah Pekerjaan ayah, Jenis Kelamin, IP semester 1, IP semester 2, dan IP semester 3. Berdasarkan hasil yang diperoleh, nilai error terendah sistem dalam memprediksi lama masa studi dilihat dari nilai Mean Absolute Persentage Error (MAPE) adalah 12,45% dengan nilai Mean Square Error (MSE) sebesar 0,6982. Nilai error tersebut didapat dengan kombinasi parameter pelatihan menggunakan 6 neuron hidden layer (logsig), 1 neuron pada fungsi identitas (purelin), learning rate 0,001, 20.000 epoch, error goal 0,00001, dengan menggunakan fungsi pelatihan traingd. Dengan nilai MSE yang tidak mendekati error goal, maka diperoleh kesimpulan bahwa parameter input atau variabel yang digunakan belum mampu memprediksi masa studi mahasiswa dengan baik. Kata kunci : masa studi, prediksi, Backpropagation , jaringan syaraf tiruan